正交频分复用信号子载波调制方式识别

正交频分复用（OFDM）技术广泛应用于军用和民用领域。在通信侦察、信息对抗以及无线频谱监控等应用中,通常不能事先获得通信方的调制方式信息,这就需要对接收信号进行分析识别,以提取调制方式。在研究OFDM信号分选识别的基础上,重点研究了基于聚类的子载波调制方式识别方法。     

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测.提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力.在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性.在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能.     

基于循环前缀的多普勒频移算法及其改进算法研究

在无线通信领域,现在可利用的频谱资源是有限的,正交频分复用技术(OFDM)是提高频谱资源利用率的途径,得到了广泛的研究和使用。多普勒频移会破坏OFDM信号子载波之间的正交性,从而导致载波间干扰(ICI),使系统的性能大大降低,所以对多普勒频移进行估计和补偿是十分重要的。分析了一种基于循环前缀的多普勒频移估计算法,并且对算法进行了仿真和性能分析。最后,提出了一种算法的改进方案,并且进行了仿真及性能比较,证明了改进方案的可行性。     

OFDM信号的盲侦察技术分析

正交频分复用传输系统,以其可对抗频率选择性衰落,高频谱利用率等优点,得到了广泛的应用。论述了正交频分复用(OFDM)信号非协作接收中的某些关键算法,研究了基于循环前缀的符号同步算法及最大联合似然估计(ML)算法、基于高阶累量的OFDM信号调制样式识别算法,解决了OFDM信号和常规通信信号之间的类间信号识别问题。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。     

基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究

在非协作通信领域，传统的基于循环自相关的OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号，不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性，针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号，也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明，对于无导频OFDM信号，改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级；同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响，可精确估计含导频OFDM信号的时间参数，具有很好的鲁棒性和应用价值。      

基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

无CP的OFDM联合信道估计和干扰抵消

无循环前缀OFDM无线通信系统可以提高频谱利用效率。提出一种基于无循环前缀(CP)OFDM系统的联合信道估计和干扰抵消算法。采用最小二乘法(Least Square)估计信道时域矢量,通过离散傅里叶变换(DFT)得到相应的OFDM信道的频域特性,由迭代算法对信号进行联合检测和干扰抵消。仿真结果表明,信道估计结果能够达到较高的精度,误码率也接近有循环前缀的OFDM无线通信系统。     

基于编码项补偿的OFDM信号SAR成像

该文探讨了正交频分复用(OFDM)波形在SAR中可能的应用,重点讨论了基于该信号体制的SAR成像。OFDM波形改变了传统线性调频信号平坦的频谱,给高分辨成像带来了新的问题。该文深入分析了OFDM波形的信号特点,推导了其2维频谱,提出了一种适合OFDM SAR精确成像的方法。该成像算法利用对编码项的补偿,实现了OFDM波形下的距离迁徙校正,有效降低了编码信号对旁瓣的影响,充分提高了OFDM波形的成像性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

循环功率谱特征检测算法在认知超宽带无线通信的应用

认知超宽带无线通信技术结合了超宽带无线通信技术和认知无线电技术,信号频谱检测是认知超宽带无线通信系统的核心模块之一。循环平稳特性普遍存在于各种调制信号中,该文研究了一种新的检测算法循环功率谱特征检测算法,并以OFDM信号为例给出了软件仿真和性能分析。该检测算法能够区分有用信号,噪声信号和干扰信号,是最适合认知超宽带无线通信系统的。     

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

基于复小波包的OFDM调制方法(CWP-OFDM)的研究

目前,基于DFT变换的OFDM高效调制方法(DFT-OFDM)已经成为无线传输领域中的重要研究热点.但是,为达到较高的业务质量,DFT-OFDM采用了插入循环前缀(CP)的办法以减少ISI,从而降低了频谱利用率.为进一步改善频谱的利用效率,本文提出一种基于复小波包(Complex Wavelet Packet)正/反变换的OFDM调制方法(CWP-OFDM),并且将其与DFT-OFDM进行比较.仿真结果表明,在GSM TU50 信道环境中,当具有更高频谱效率的情况下,CWP-OFDM可以具有与DFT-OFDM同样或更好的误码性能.     

基于最大似然算法的OFDM频偏估计研究

由于OFDM的高频谱利用率和传输可靠性均是以子载波间的正交性为基础的,因此对OFDM符号的频率偏差进行有效的估计和补偿具有非常重要的意义。由于多载波系统几乎都采用插入循环前缀的方法来消除符号间干扰,引入循环前缀后,每对间隔为N的样值之间具有相关性,因此利用循环前缀所携带的信息,采用最大似然估计方法进行频率偏差的估计,最后通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果显示估计频偏与实际频偏的偏差很小。     

高速数据抗干扰传输的设计与仿真

文章提出了一种采用正交循环码的M—ary扩频多载波传输方案（M—ary／OFDM）,给出了方案的系统模型、信号格式及关键部分的设计。在发端,每个用户采用正交循环码实现M—ary扩频后经OFDM调制,在收端,经OFDM解凋后利用两个数字匹配滤波器来完成M元扩频信号的解扩,实现了高速数据的抗干扰传输。仿真结果表明,在无人机信道中该方案与传统M—ary／QPSK方案相比,具有较强的抗多径干扰及多普勒频移的能力。     

基于OFDM符号宽度的循环平稳频谱感知方法

该文提出一种新的基于OFDM符号宽度的感知方法。该方法首先对接收到的每个OFDM符号在其符号周期内进行循环自相关函数的估计,然后利用多元统计理论计算判决量和判决门限,最后将判决量和判决门限进行比较从而得到判决结果。该方法是非参数化的,因而能够在噪声不确定的情况下有效工作,并且该方法能够极大简化目前循环平稳感知类算法的复杂度而只有细微的性能损失。此外,该文接着又提出一个非参数化多天线线性加权合并感知方法。仿真结果表明,所提合并方法通过合理地非参数化优化加权系数,与传统循环平稳感知方法相比,在复杂度显著降低的同时,性能几乎与传统循环平稳感知方法一致。     

基于信噪比软信息的协同频谱感知算法

针对协同频谱感知方法中假定各基站信噪比近似相同,使信噪比差异较大时检测概率性能无法得以明显提升的问题,本文提出一种在OFDM系统下,结合信噪比信息进行融合判决的协同频谱感知算法。该方法首先利用OFDM系统的循环前缀提出一种适合认知无线电系统的盲信噪比估计方法;然后,利用检测概率在信噪比-5dB~-13dB的区间内近似线性变化的特性,依据估计所得信噪比值对检测概率曲线进行软信息量化,作为各基站判决信息的置信度,从而使权重分配更加合理化,同时,相比于判决融合方法,并不明显提高传输带宽。仿真结果表明,相比与传统方法,此方法能有效利用信噪比信息,在不同信噪比环境下均有较优性能,尤其在各基站信噪比差异较大时,其性能已接近数据判决精度。      

OFDM/OQAM系统自适应波形设计及多址接入系统

基于传统正交频分复用技术的OFDMA多址接入技术仍然存在循环前缀-正交频分复用(CP-OFDM)技术的固有缺陷,即循环前缀的添加降低了系统频谱利用率,多普勒频移对传统OFDMA系统产生较强的子载波间干扰,且对相邻频带的其他无线传输系统引入较强的相邻信道干扰。该文主要讨论基于扩展高斯函数的正交频分复用系统自适应波形设计,通过信道散射函数选择合适的扩展因子参数,获取更高的频谱利用率和抑制符号间干扰和子载波间干扰。最后该文将自适应波形设计的思想扩展至基于扩展高斯函数的多址接入系统,使每个用户能够根据信道条件选择合适的成形滤波器函数,进而使多址接入系统达到全局最优化。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

OFDM混合调制信号在认知网络中的应用

对OFDM混合调制信号进行了谱相关分析,并将其应用到认知网络中。在采用OFDM混合调制信号传输的认知网络中,利用信号的循环平稳特性可以快速识别出信道空闲、认知信号传输、主用户信号传输和两种信号混叠这四种状态,为认知网络中认知信号的快速可靠接入和退出提供了保障。进一步利用混合调制的位置来标记不同的认知网络,认知节点可以区分不同认知网络信号。在提出的认知网络应用模型中,传输和接收设备较简单,而且不需专门的信道来传输控制命令,节约了带宽。仿真结果显示,在认知网络中,该模型可以提高频谱利用率,使通信系统的性能得到改善。     

OFDM信号循环谱结构分析

利用数字调制信号的循环平稳特性可以完成许多盲信号处理任务,但前提是必须清楚信号的循环谱结构。该文把数字调制信号建模成线性周期时变变换,结合非周期的齐次马尔可夫链模型,推导和计算OFDM信号的循环谱公式,并通过计算机仿真给出了双频面上的OFDM循环谱幅度,结果与理论分析相吻合。